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視頻監控圖像識別

發布時間:2018-09-17 15:50:00   作者:上海監控安裝公司

視頻監控圖像識別,上海監控公司訊:智能視頻圖像識別中,主要有面像識別與步態識別,這類識別系統的核心是其識別算法軟件。現將兩類識別系統的核心軟件算法簡述如下:

面像識別的幾個基本的軟件算法:

①幾何特征的面像識別算法

所謂幾何特征是眼、鼻、嘴等的形狀和它們之間的幾何關系,如相互之間的距離等對應幾何關系等數據形成識別參數,與數據庫中所有原始參數進行比較、判斷。這種幾何特征的識別算法的識別速度快,需要的內存小,但識別率較低。

②神經網絡的面像識別算法

神經網絡的輸入,可以是降低分辨率的人臉圖像、局部區域的自相關函數、局部紋理的二階矩等。這類方法需要較多的訓練樣本進行訓練,才比較可靠。而在許多應用中,樣本數量是很有限的。

③基于特征臉(PCA) 的面像識別算法

所謂特征臉(PCA)的方法是基于KL變換的面像識別方法,KL變換是圖像壓縮的一種最優正交變換。高維的圖像空間,經過KL變換后得到一組新的正交基,保留其中重要的正交基,由這些正交基可以形成低維線性空間。如果人臉在這些低維線性空間的投影具有可分性,就可將這些投影用作識別的特征矢量,這就是特征臉(PCA)方法的基本思想。這些方法需要較多的訓練樣本,而且完全是基于圖像灰度的統計特性的,目前有一些改進型的特征臉方法。

④彈性圖匹配的面像識別算法

這種彈性圖匹配的面像識別方法在二維的空間中定義了一種對于通常的人臉變形具有一定的不變性的距離,并采用屬性拓撲圖來代表人臉,拓撲圖的任一頂點均包含一特征向量,用來記錄人臉在該頂點位置附近的信息。該方法結合了灰度特性和幾何因素,在比對時可以允許圖像存在彈性形變,在克服表情變化對識別的影響方面,收到了較好的效果,同時對于單個人也不再需要多個樣本進行訓練。



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